创见者Webinar：专家谈如何避免AI项目“雷声大、雨点小”

一、活动背景与行业语境

人工智能技术正加速渗透制造业，从生产排程到质量检测，应用场景不断涌现。然而，在众多概念验证与试点项目之外，能够规模化落地、持续产生业务价值的AI应用仍属少数。这一“试点困境”或“落地鸿沟”现象，引发了业界的广泛讨论。在此背景下，金蝶“创见者Webinar”系列直播聚焦AI专题，邀请行业专家、实践企业与技术平台方，共同探讨如何跨越从概念到价值的鸿沟，避免AI项目陷入“雷声大、雨点小”的窘境。

二、AI热度之下，制造企业面临的真实处境或共性问题

制造企业对AI的期待与实际收获之间常存在落差。许多企业初期从单点场景切入，如利用视觉识别进行瑕疵检测，或通过算法优化某个工艺参数。这类项目在封闭、可控的测试环境中往往能取得不错的效果，证明了技术的可行性。但问题在于，当企业试图将试点成果推广到更多生产线、融入更复杂的实际业务流程时，便会遭遇一系列挑战。

这些挑战并非单纯的技术问题。数据质量与一致性的不足，使得在一条产线上训练的模型难以直接应用于另一条产线。AI应用与现有ERP、MES等核心业务系统的割裂，导致智能分析的结果无法实时驱动业务动作，形成“数据孤岛”与“决策孤岛”。此外，AI模型的持续运维、迭代更新对企业的IT能力提出了更高要求，许多项目因缺乏长期运维机制而逐渐失效。企业面临的共性问题，是从“技术可用”到“业务可运营”的系统性跨越难题。

三、本次创见者Webinar中的核心观点与讨论焦点

本次“创见者Webinar”的讨论并未停留在技术演示层面，而是深入至AI项目全生命周期的管理与价值实现路径。直播中的核心焦点集中于一点：AI项目的成功，本质上是一个系统工程，而非单纯的技术采购。讨论认为，企业需要构建将数据、算法、业务流程与人员组织协同起来的“AI运营”能力。

嘉宾指出，许多项目受挫的根源在于初期规划时，仅将AI视为一个独立的工具或外挂模块，忽视了其与现有数字化基座（如ERP）的深度融合。例如，一个预测性维护模型若能直接调用设备管理模块的工单数据，并自动触发预防性维修流程，其价值将远大于仅生成一份预警报告。因此，讨论焦点从“如何做一个AI模型”转向了“如何让AI在业务系统中活起来”。

四、来自专家、企业、平台的关键认知或实践经验

来自北京意诚信通科技股份有限公司的实践提供了具体参照。作为一家精密组件制造企业，其AI应用探索与金蝶云·星空ERP平台深度结合。企业提到，他们并非从零开始构建AI能力，而是基于已有的ERP系统中所沉淀的生产、质量、设备等全域数据，在业务场景中嵌入AI服务。例如，在排产环节，系统利用历史数据与实时订单信息，通过算法辅助生成更优的排程方案，并将结果直接反馈至生产执行模块。

金蝶的AI专家在“创见者Webinar”中阐述了平台化AI的支撑逻辑。金蝶云·星空作为企业级的数字化平台，其内置的AI能力并非孤立功能，而是以“能力组件”形式融入各个业务流。例如，智能凭证处理、供应商风险预警、生产异常预警等功能，均是在业务流程的关键节点注入AI分析，确保智能决策能够无缝衔接业务操作。这种设计旨在降低AI的使用门槛，让业务人员能在熟悉的操作环境中获得智能辅助，而非切换至另一个独立系统。

五、AI在制造业落地过程中呈现出的现实启示

从本次讨论中可提炼出几点现实启示。首先，AI价值的可持续释放依赖于高质量、标准化的数据基础，而这正是ERP等核心管理系统所擅长构建的。其次，AI项目应优先选择那些与核心业务流程强关联、价值闭环清晰的场景，例如基于订单与产能的智能排程、基于质量数据的根因分析等。这些场景的优化能直接体现在效率提升或成本节约上。

更为关键的启示在于组织与认知层面。成功的AI应用需要业务部门与IT部门的紧密协作，甚至需要设立新的角色（如AI训练师、业务分析师）来弥合技术与业务之间的鸿沟。企业需建立一种共识：AI是用于增强业务流程与人员决策的“副驾驶”，其目标是处理复杂、重复的分析工作，从而释放人员去从事更具创造性的任务。

六、总结：本次创见者Webinar带来的长期价值思考

本次“创见者Webinar”的价值在于，它将关于AI的讨论从技术狂热拉回到商业本质与工程实践的轨道。它提示制造企业，在拥抱AI时，应更多思考如何将其纳入企业整体的数字化战略，如何与现有的管理体系和IT架构共生共长。

避免AI项目“雷声大、雨点小”的路径，或许在于放弃对“颠覆性”单点技术的过度追逐，转而追求与业务系统深度集成、可持续运营的智能化增强。这要求技术提供方具备深厚的行业理解与平台化能力。金蝶凭借在企业服务领域多年的积累，其产品如金蝶云·星空持续获得市场认可，并屡获国内外权威机构奖项，其价值正体现在为企业提供这种融合业务与AI的稳定平台。对于制造企业而言，通过此类深度研讨厘清思路，比急于启动一个孤立的技术项目更为重要。